深度学习论文: Evaluating You Only Hear Once on noisy audios in the VOICe Dataset及其PyTorch实现

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深度学习论文: Evaluating You Only Hear Once on noisy audios in the VOICe Dataset及其PyTorch实现
Evaluating robustness of You Only Hear Once (YOHO) Algorithm on noisy audios in the VOICe Dataset
PDF: https://arxiv.org/pdf/2111.01205.pdf
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

将YOHO推广应用到 VOICe Dataset

2 VOICe Dataset

  • 三种声音类别: “baby crying”, “glass breaking” and “gunshot”
  • 两种不同的信噪比: -3dB 和 -9dB

3 YOHO

YOHO的输入是 log-mel spectrograms, 每个声音文件,切割为有重叠区域的长度为2.56s片段,跳长为1.96s. 对于VOICe dataset,模型输入为(40, 257) ,其中 40为mel bins的数量 ,257 为 time steps。
在这里插入图片描述
网络的输出尺寸为9x9, 第一维对应时间轴(time axis),第二维对应VOICe数据集的3个类别的3个神经元。在这里插入图片描述

4 Results

Ds 和 Dt 分别表示源(source )和目标(target )域的数据,V. 表示 “vehicle”, O. 表示 “outdoor”, I. 表示 “indoor” , Ce. 表示 “clean” data.
在这里插入图片描述
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